Arbeitsbereich Prof. Dr. M. Lappe
Frühe kognitive Verarbeitung in künstlichen Sehsystemen
Das Ziel des EU-Projektes Ecovision: Artificial vision systems based on early-cognitive cortical processing ist es, frühe kognitive Mechanismen im visuellen
System zu analysieren und die resultierenden Erkenntnisse in die Implementierung von maschinellen Sehsystemen, z. B. zur Unterstützung bei der visuellen
Navigation während des Autofahrens, einfließen zu lassen. Unser Schwerpunkt innerhalb dieses Projektes liegt auf der Untersuchung von optischen
Flussfeldern und deren Verarbeitung im visuellen System des Gehirns.
Flussfelder entstehen auf der Netzhaut eines Beobachters
aufgrund der Eigenbewegung durch eine visuelle Szene und den ausgeführten Augenbewegungen und kodieren Informationen über die Parameter der
Eigenbewegung (Translation und Rotation) und über die Tiefenstruktur der Szene. Diese Informationen können genutzt werden, um die Eigenbewegung zu
koordinieren und möglichen Hindernissen auszuweichen. Allerdings liegen die Flussfelder nicht direkt vor, sondern müssen vom Gehirn aus der Verschiebung
des retinalen Bildes, aus der raumzeitlichen Veränderung der Lichtintensität geschätzt werden. Wegen des Aperturproblems und anderer Fehlerquellen
sind diese Schätzungen mehr oder weniger verrauscht und müssen in der weiteren Verarbeitung korrigiert werden.
Dazu haben wir ein Filtermodell
entwickelt, welches bestimmte Eigenschaften von Neuronen des Bewegung verarbeitenden Gehirnareals MT nachahmt und das geschätzte Flussfeld raumvariant
abbildet. Diese Filtermethode verbessert die Dekodierung der Eigenbewegungsparameter aus dem geschätzten und gefilterten Flussfeld dramatisch.
Unglücklicherweise werden durch diese Filtermethode zwar die globalen Eigenschaften des Flussfeldes rektifiziert, über die lokalen Eigenschaften aber,
welche die Tiefenstruktur der Szene repräsentiert, wird gemittelt. In diesem Zusammenhang werden von uns die lokalen Eigenschaften optischer Flussfelder mit
statistischen Methoden untersucht. Die Erkenntnisse aus diesen Untersuchungen sollen es uns einerseits erlauben, möglicherweise über einen Bayeschen
Ansatz auch die lokalen Eigenschaften verrauschter Flussfelder wiederherzustellen. Andererseits wollen wir mit Hilfe dieser Resultate untersuchen, ob die Eigenschaften
bewegungssensitiver Neurone und Areale im Gehirn eine Adaption an die Statistik optischer Flussfelder darstellt. Das Projekt umfasst Kooperationen mit der
Universität Stirling (UK), dem University College London (UK), der Universität Granada (E), der Universität Genua (I), der katholischen
Universität Leuven (B), und der Hella KG, Lippstadt.
Drittmittelgeber:
Beteiligte Wissenschaftler:
Veröffentlichungen:
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